文件名称：SceneGraph:具有置换不变结构预测的场景图
文件大小：4.29MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-06 19:31:38
OpenEdgeABL
使用置换不变结构化预测将图像映射到场景图 ，Moshiko Raboh *， ， ， 介绍 场景图预测是将图像及其边界和类别映射到一组边界框中的任务（例如，参见[2、3、4、5、6]）。 在论文 （2018）[1]中，我们提出了一种新的图推理架构，该架构具有以下结构特性： 另一方面，可以通过此体系结构实现每个排列不变的功能。 在此存储库中，我们共享我们的架构实现，以完成场景图预测的任务。 模型实施 场景图形预测器（SGP）作为每个实体和关系的初始初始信心分布，并对其进行处理以获得新标签。 SGP满足了本文引入的图置换不变性。 该模型在实现。 对于每个实体和每个关系的初始置信度分布，我们仅重复使用从Zellers等人的基线模型中学到的特征。 （2017）。 （git仓库 ） SGP架构 我们的SGP实现使用迭代RNN来处理预测。 每个步骤都输出改进的预测。 体系结构的示意图。
【文件预览】：
SceneGraph-master
----Utils()
--------Logger.py(2KB)
--------Singleton.py(1KB)
--------__init__.py(0B)
----Run.py(3KB)
----qualitive_results_att_boxes.png(2.41MB)
----requirements.txt(79B)
----__init__.py(0B)
----README.md(7KB)
----Module()
--------Module.py(19KB)
--------__init__.py(0B)
--------Eval.py(16KB)
--------Train.py(25KB)
----Data()
--------__init__.py(0B)
--------VisualGenome()
----sgp_arch_git.png(459KB)
----sg_example_final.png(1.15MB)
----.gitignore(1KB)
----FilesManager()
--------module()
--------files.yaml(2KB)
--------__init__.py(0B)
--------LanguageModule()
--------FilesManager.py(8KB)